本篇我们介绍直方图(Histogram)。
一、适用数据类型: 连续型（Continuous）、离散性（Discrete）（但一般不建议用）。
二、图表的MINITAB做法：到Graph(图表)->Histogram(直方图)
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选“Simple(简单)”-只有一组，比如“长度”直方图；
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选“with Fit (一组且包含拟合概率密度曲线)”-一组且拟合出概率密度曲线，比如“长度”的直方图和拟合概率密度曲线图；
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选“with Groups（含组）-一个指标有好几个数据标签，比如不同班组的长度直方图；
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选“With Group and Fit（含组且包含拟合概率密度曲线）”-一个指标有好几个数据标签，比如不同班组的长度的直方图和拟合概率密度曲线图。
三、图表理解：直方图（Histogram）和点图（Dot Plot)比较类似，X轴代表变量的值，Y轴是每个取值的出现的频次，不同的是：直方图（Histogram）是在点图（Dot Plot)的基础上把X轴划分成15个左右的区间（bin），每个柱子（bar）代表一个区间（bin）,柱子越高代表落入相应区间数据越多。反之，则落入相应区间数据越少。
四、图表作用:可以非常直观地看出数据的中心-柱子高并集中的区间？数据的散度-柱子最大和最小区间跨度、数据的对称性-两边柱子是否围绕中间某个比较高的柱子对称分布?
五、举例：
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厚度（thickness）的直方图（如下），可以看出厚度中心-均值为22.03左右，厚度的散度-标准差为2.843。
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厚度（thickness）和班组（shift）（如下），可以看出三个班厚度的中心位置-均值分布为：21.66, 22.26, 22.17、散度情况-标准差分布是2.881, 2.722, 2.943。
